最近,有一个词,开始频繁出现在AI行业里。

逆向一切。

这个词的热度,已经到了实在没有办法忽视的程度了。

这个故事我觉得的起点,要从最近火遍全网、大快人心的一个开源项目说起。

事情的主角呢,叫Brandon Thomas,是ArtCraft项目背后的开发者。

这个人有多年的工程开发经验,长期使用Rust,也在做面向影视创作者的AI产品。

然后呢,他最近做了一件很搞的事,直接用Claude Opus 5.5给Adobe逆向了,用Rust重写了Adobe的软件,然后,免费开源。。。

而这件事的起因,也非常朴素,他被Adobe的取消订阅费用恶心到了,如果在公司干设计的朋友,买过Adobe正版的就知道,他们有多恶心。

Adobe说是按月付款,但是,你实际上是要承诺订阅一整年的套餐,也就是说,如果你要提前退订的话,就需要给Adobe交违约金。。。

然后Thomas也被这事恶心了,给他逼急了,你恶心我是吧,行,那我也恶心你。

然后,他就用Claude,直接给Adobe逆向重写了,而且,是一口气做了7个,全部开源。

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PhotoCraft、VectorCraft、FilmCraft、LightCraft、EffectCraft、DesignCraft、PrintCraft。

对应的是谁,如果大家用过Adobe家产品的话,看名字估计都猜得出来。

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Photoshop、Illustrator、Premiere Pro、Lightroom、After Effects、InDesign、Acrobat。

都是一些贯穿了我这么多年设计生涯的名字。。。

Adobe全家桶,被人一锅端了,不知道为啥,当时我看到的时候,有一种大快人心的爽感。

当然,这些软件讲道理跟完全体的Adobe还有一些差距,不过我只能说,AI还是太神速了,几乎现在每天还在光速迭代中。

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就看看这个Issues和PR的数量,大家估计也能感受到社区的热情了。

不到10天,单PS的这个项目,现在已经有4万6的Star了。

而对于自己搞出来的这个东西,作者在Hacker News上是这么说的。

Software is over. But for real. I just one-shotted Photoshop. The whole thing.

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其实讲道理,软件时代结束了,类似的话,我这半年真的已经不知道听过多少遍了。

今年3月份的时候,我还专门写过一篇,聊过AI正在怎样改变整个软件行业。

当时我就说过,软件正在从资产变成耗材,而现在,我们就身处这场新旧交替的洪流之中。

只不过,那时候我们说的还是,人人都可以构建自己的软件,那时候,Fable 5甚至都还没有上线,人类用AI创造软件,还没有像如今这么迅速。

但今天,被推倒的,确是曾经的一堵墙。

这堵墙背后,当然有像Adobe这样口碑不是很好的公司,也有很多在过去认真做产品的公司,在做客户端、做软件的公司。发现,一夜之间,自己的护城河突然消失不见。

因为逆向工程,因为AI让逆向工程高效到了一个极其夸张的地步。

所有的软件、硬件、游戏等等,只要AI可以读到你的代码,你的产品,就已经在事实层面上是开源的了。

为了帮助大家理解,我觉得我还是想花一点点篇幅,讲一讲啥是逆向。

逆向工程,Reverse Engineering。

字面意思,很好理解。

大家肯定都知道,一个正常的软件开发过程,就是程序员编写源代码,再通过编译等步骤,最终变成电脑能够执行的程序。

如果你只有一个已经安装好的应用,没有它的源代码,想知道它内部究竟怎么工作,就需要进行逆向工程。

这件事情过去一直非常困难。

因为编译以后的程序,已经失去了大量原本方便人类阅读的信息。

举个例子。

程序员写代码的时候,可能会把一个函数命名成“计算用户余额”,然后另一个函数叫“验证支付密码”。

这两个名字,人一看就懂是干啥的对吧,但编译了之后,可能这些就都消了,因为电脑根本不需要理解这个函数叫啥,只需要知道,哦执行到这里,哦去这个内存地址,哦进行这个运算。

所以,当你尝试把一个已经编译好的软件重新拆开时,看到的往往是一大坨的非常难以理解的程序逻辑。

于是这些玩意到底对应了什么功能,那就只能靠逆向工程师自己去推断了,那整个过程其实极其的痛苦。

那过去呢,逆向大概会有两个路线。

第一条就是上面Thomas逆向Adobe的路子,一般称为净室设计。

净室设计最经典的商业案例之一,就是1982年的康柏。

1982年的时候,那时候IBM推出个人电脑没多久,IBM这台机器有个特点,就是大部分零件都是市场上现成买得到的,唯独有一块芯片里的程序,叫BIOS,是IBM自己写的,受版权保护。谁想造一台和IBM兼容的电脑,你就卡在这块BIOS上。

于是,一家刚成立的小公司,叫康柏,为了避免版权问题,就想了个办法,它把工程师分成两拨,一拨人去研究IBM的BIOS,只许把它的行为写成说明书,不许抄一行代码。然后另一拨人从来没见过IBM的代码,只看说明书,从零写一个新的BIOS。两拨人严格隔离,最后,干了几个月,直接造出了跟IBM几乎百分百兼容的电脑,给IBM干懵了。

我其实之前重构我的AIHOT的时候,也是这个思路,自己对自己进行净室设计。

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这套方法跟AI现在最擅长的工作,契合度实在太高了。

因为对于使用者来说,根本不care你当年用了什么代码什么架构,我只想要你的功能仅此而已,甚至你原来的那些架构是一坨屎,我重写以后,性能会更强,这也是我上面重构的思路。

一个Agent直接暴力负责研究产品的功能,另一个Agent直接暴力把功能实现出来,你完全最后可以根据端到端的测试Agent不断比较结果,发现问题,修改代码。

GPT-6 Astra在操作UI的能力上极强,做端到端测试极度的细心,在我过去的经验里面,它的过度防护虽然很多时候被诟病,但在做端到端测试的时候,相信我真的是无敌的强,而且是可以做超长时间的自动化的。

第二条就是反编译重建,暴力拆解软件内部代码,尽可能原封不动的还原。

比如你拿到一个游戏的安装包,或者游戏卡带里的ROM文件。

通过反汇编、反编译之类的技术,把里面的机器码重新转换成人类相对能够阅读的代码,再根据代码一步一步理解,这个游戏究竟是怎么运行的。

这个路线基本上就讲究从内部破解,原版还原,但是真的非常痛苦。

2019年,一群玩家把《超级马里奥64》完整地反编译了出来,就是把这张二十多年前的卡带,一点一点还原成C语言代码,而且重新编译以后,能得到和原版一模一样的游戏,这事他们干了两年。

2021年,另一群玩家用同样的办法,搞定了《塞尔达传说:时之笛》,几十个人,同样也是干了将近两年。

这就是过去逆向工程的价格。

所以你要知道,原来很多商业软件的保护,来自于别人看不懂,也懒得花那个时间研究。

或者用另一句话来说,就是别人重新实现你的软件所需要付出的成本。

因为过去逆向成本太高了,我逆向你花费的成本,甚至高于我购买你的成本,于是我没有必要逆向。

但是,AI来了,而且是GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5这两种组合起来约等于天顶星科技的AI。

于是,逆向起飞了。

GitHub上这两天还有一个非常值得关注的项目,热度在最近也是疯狂上涨。

REA,全称Reverse Engineer Anything,逆向一切。

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最近的热度是这样的,一根穿云箭,已经马上10万Star了。

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它的核心思路,就是把Ghidra、Hopper等专业逆向工具,通过MCP和命令行接口接给AI Agent。

Agent可以研究二进制文件,寻找相关函数,追踪调用关系,分析反编译结果。

最后尝试把理解到的逻辑,用到自己的项目里。

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我也拿它,简单试了一下,让他去解析一下Mac上很有名的清理软件CleanMyMac。

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垃圾清理、完整卸载、重复文件检测,恶意软件防护都给分析了一遍。

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然后,我又让它按照这些思路,直接开发一个原生Mac应用。

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没过多久,就给我搓出来了一个雏形。

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开源世界的老OG Eric S. Raymond也说,软件保密时代即将结束,几乎所有软件,都将失去保密这道护城河。

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注意,这里我绝不是鼓励大家去逆向所有的产品。要知道,逆向工程本身就有复杂的法律边界,如果你未经授权,直接复制别人的受版权保护的代码,甚至把这些内容公开传播,就可能涉及侵权。

自己逆向进行学习,或者给自己为了省点钱,或者做一些更加定制化的产品,我支持,毕竟过去的软件真的很贵,但一定要注意边界。

当然,Adobe这种另说,虽然我知道他不道德,但我依然有一种大快人心的感觉。

于是,在Thomas开源Adobe、以及REA爆火之后,X上就掀起了一股逆向热潮。

甚至已经不是逆向软件了,直接逆向硬件的协议。

比如有人把苹果的AirDrop给搬到了Linux上,直接用普通笔记本和iPhone隔空互传文件。

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有人把家里的空调给逆向了,做了个Mac状态栏应用,以后连遥控器都不用找了。

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过去,厂商可以通过不公开通信协议,限制第三方软件的接入。你想使用某个功能,往往只能通过官方提供的方式。但现在,开发者可以借助AI研究这些协议,自己开发兼容工具,甚至实现厂商原本没有提供的功能。

甚至,直接重写硬件底层。

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当所有的软件的本质都将成为开源模型,越来越容易被研究、模仿和重新实现,那建立在它上面的整套商业逻辑,也将必然有所影响。

以后,凡是能装进你电脑里的东西,都约等于开源。

而不想被开源的东西,就再也不会装进你的电脑里了。

你会看到越来越多的软件,客户端越来越薄,薄到只剩一层皮,真正干活的逻辑、模型、数据,全部锁在服务器上,必须联网,必须登录,必须订阅。

一个所有软件都被“开源”了的时代,我们离“拥有一个软件”这件事,反而可能越来越远了。

这也带来了我最近一直在思考的问题。

就是,当所有人都能低成本复制软件以后,谁还愿意花钱做原创呢?

所有人都觉得,AI让软件越来越容易被复制,是一件大好事。

对于普通消费者来说,确实如此。

以前需要花几千元购买的软件,以后可能有免费的替代品。

大量知识和技术,开始向普通人开放,这当然是一件特别有意义的事情。

但问题来了。

当复制一个好产品越来越便宜,创造第一个好产品的成本,应该由谁来承担?

因为作为一个用户体验设计师,作为一个产品经理,作为一个内容创作者,我过去所有的经历都在告诉我,原创真的很难。

你需要判断用户究竟需要什么,需要探索正确的产品形态,需要经历大量失败,还要承担市场不接受你的风险。

我们终于创造了一个市场买账的产品,可对不起,这是AI时代了。

创造这些成果的人,能够独享收益的时间,却可能越来越短。

可能只需要3天,你的开源版本,就已经满天飞了。

那怎么办呢?我不知道。

3年前,那时候我做了很多年的产品,至今我最喜欢的事、我的梦想还是做产品,但是那时候,我对AI时代的产品未来感受到了深深的绝望,所以我选择做IP,把自己打造成一个无法被复制的产品。

3年后的今天,我感受到的,却是更深的绝望。

我几乎开源了我的一切,因为我真的不觉得产品、方法论等等,在这个时代,还有任何的护城河可言,那不如早一点开源出去吧,还能对世界做做贡献,还有人可能还会记得我。

所以,如果你现在问我,你觉得这个时代,还有什么东西能构成护城河呢。

我可能,只能说出那个唯一的答案:

注意力。

你能获得多少这个世界长期、正向、有价值的注意力,你就是能垒起多高的护城河。

《Attention Is All You Need》

答案。

其实已经藏在9年前的这个标题里了。

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>/ 作者:卡兹克、可达

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